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Position: Home > Articles > Composition of the gross output value of regional agriculture based on Adaptive Autoregressive Moving-Average Model and its application Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 2008,24 (8) 94-98

基于自适应ARMA模型的区域农业总产值构成研究与应用

作  者：
张洁瑕;郝晋珉;胡吉敏
单  位：
中国农业大学资源环境学院;大连理工大学水资源与防洪研究所
关键词：
自适应;ARMA模型;中期预测;农业总产值
摘  要：
由于噪声的存在并随时间累积,传统的自回归滑动平均模型(ARMA模型)不能直接应用于时间序列的中期预测。该文针对这种情况,提出了一种自适应的自回归滑动平均模型,将模型状态划分为无噪声的迭代模型和有噪声的观察模型,并根据迭代模型的特点,详细推导并完整给出了它的迭代求解公式,以便使其可以用于时间序列的中期预测,同时研究1985～2001年黄淮海平原农业、牧业与渔业产值预测模型,得到较理想的预测结果。并用所建模型对2001年产值进行外延预测,以期为区域农业结构调整提供理论依据。
译  名：
Composition of the gross output value of regional agriculture based on Adaptive Autoregressive Moving-Average Model and its application
作  者：
Zhang Jiexia1,2, Hao Jinmin1, Hu Jimin3 (1. Department of Land Resources and Management, China Agricultural University, Beijing 100094, China; 2. Institute of Agriculture Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agriculture Sciences, Beijing 100081, China; 3. Institute of Water Resources and Flood Control Dalian University of Technology, Dalian 116024, China)
关键词：
adaptive; autoregressive moving- average model; medium-term forecast; gross output value of agriculture
摘  要：
Traditional autoregressive moving-average model can’t be applied directly medium-term forecast on time series because noise occurs and accumulates with time. Aiming at this problem, the paper proposes adaptive autoregressive moving-average model, which will be divided into noise-resistant iterative model and noise observational model. According to the iterative model's characteristic, the study deduces detailed and gives perfectly a series of iterative solution formula to apply directly medium-term forecast on time series. Finally by predicting output values of Farming, animal husbandry and fishery (1985-2001) in Huang-Huai-Hai plain, it suggests that the model is reliable, and then output values of 2002-2020 are predicted to provide agricultural structural adjustment with the theory foundation.

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